英伟达正在将AI算力的竞争从数据中心加速拓展至通信网络。10月21日，英伟达宣布全球主要电信运营商正将其加速计算技术扩展至通信网络，以提供更贴近用户和企业的服务、改善无线通信体验并实现网络运维自动化。T-Mobile已完成全球首次商用网络AI-RAN通话，德国电信、英国电信和Elisa也宣布开展AI-RAN试点。
AI-RAN即在通信网络中加入AI算力，使基站及附近节点在传输信号的同时处理AI任务。英伟达CEO黄仁勋在柏林GTC大会上表示，未来电信运营商都将提供AI算力，电信基站有望发展为分布式AI网络。他认为，AI的下一波发展将进入物理世界，通信网络将成为物理AI的重要基础设施。
同一天，在中国深圳，通宇通讯与佳贤通信宣布达成战略合作，双方将围绕AI-RAN、边缘算力和物理AI展开协同，拓展边缘智能基础设施及海外市场。佳贤通信发布了AI算力分布式基站、支持本地AI Agent部署的6G一体化AI-RAN基站，以及将6GHz无线接入与边端AI算力融为一体的6G边端AI智能体。
英伟达联合全球多家电信运营商把加速计算带入通信网络，而中国公司则围绕基站、算力和AI应用展开产业协同。AI-RAN正在从一个技术概念变成一场围绕边缘算力入口的产业竞争。无论是AI侧的英伟达还是中国通信产业链，都希望尽早卡住端侧算力的关键环节。
今年8月，通宇通讯拟以3亿元取得佳贤通信约25%的股权，这意味着公司业务从传统领域延伸到基站整机、边缘算力和AI-RAN设备。芯片厂商也在关注这一方向，AMD董事长兼CEO苏姿丰表示，AI下一阶段将覆盖前沿模型、智能体和物理AI，AMD也在推动AI从数据中心向边缘扩展。
物理AI能够理解和推理现实环境，并与现实世界互动。黄仁勋认为，移动通信基站本身就是物理AI的重要应用，通过无线电波感知世界、进行推理，处理信息，再通过波束成形与世界互动。AI将彻底改变电信行业的运行方式，并提升频谱效率。
AI-RAN受到关注的原因在于让基站具备边缘计算能力，将需要快速响应的任务放到网络边缘。边缘算力则是将服务器和AI推理能力部署在靠近用户和设备的地方，例如基站、园区、工厂或边缘机房，数据可以就近处理，减少传输延迟和带宽压力，满足机器人、工业设备和低空飞行器的实时需求。
佳贤通信董事长任恩贤将此概括为“通信即算力”。机器人是AI-RAN最容易被理解的应用场景之一。机器人在抓取水杯时，需要实时判断材质、重量和姿态，并调整抓取力度。如果所有数据都传回远端云中心，可能无法满足实时控制需求。因此，具身智能需要形成“云—边—端”协同：云端训练模型，机器人负责感知和执行，边缘侧完成就近推理和控制。
任恩贤提到，具身智能机器人要进入家庭和更多普通场景，需要同时解决成本、功耗和算力分配问题。将部分推理和控制任务转移到边缘侧，可以降低机器人本体的算力负担，也让机器人、工业设备和低空终端获得更快的现场响应能力。他认为，边缘算力的建设规模未来可能远超大型数据中心，大型数据中心受能源和场地限制，建设能力主要集中在中国和美国，而边缘算力则像遍布各处的便利店，部署节点更多、使用频率更高。
佳贤通信此次发布的三类产品分别对应基站侧、一体化设备和终端边缘智能等不同形态。这些产品仍处于原型机阶段，计划2027年推进实验和量产机研发，并为小规模试点做准备。2028年至2029年开展规模化试验，2030年前后迎来发展高峰。
目前，AI-RAN的竞争还处于早期阶段。佳贤通信从2024年开始研发AI-RAN，与5G小基站早期相比，目前公开入场6G AI-RAN的企业并不多，国内主要是佳贤通信，海外则有诺基亚等公司。虽然行业仍在等待商业化落地，但市场对AI-RAN的长期前景较为乐观。英伟达和诺基亚曾引用Omdia预测称，到2030年，AI-RAN累计市场机会将超过2000亿美元。最先买单的客户可能不会完全相同，在中国，运营商可能是AI-RAN的主要采购方；在海外，私有运营企业、工业专网和园区客户也可能成为早期客户。
佳贤通信目前的业务仍以国内为主，但公司正把海外作为下一阶段的重点，并与北美客户正在进行沟通和谈判。通宇通讯也在把战场转向海外，公司董事会秘书潘益平表示，北美是公司的重点市场，下一步将争取进入国际大厂供应链。
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